导读:本文包含了人口预测模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:河南省城镇人口预测,MATLAB,Leslie分组人口模型,叁次多项式拟合
人口预测模型论文文献综述
于静,张建成[1]（2019）在《基于Leslie分组人口模型对河南省城镇老龄人口的预测研究》一文中研究指出文章根据Leslie人口分组模型,预测河南省城镇老年人口发展趋势。利用Leslie差分方程计算出河南省城镇未来20年老年人口数。同时,运用MATLAB对所得数据进行叁次多项式函数拟合。最后对该模型进行评价,表明预测结果基本上符合河南省城镇的实际情况,并指出模型的不足。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2019年32期）
赵子铭[2]（2019）在《基于ARIMA模型的中国人口预测》一文中研究指出以我国1949—2017年人口总数为研究对象,利用时间序列方法及不同检验、最优化方法建立ARIMA模型,并用于预测2019年我国人口总数.通过AIC系数比较、白噪声检验,可以认为ARIMA(1,2,1)模型能够较好拟合我国成立至今的人口趋势.结果显示:我国人口数在1949年起不断攀升,并仍将在未来保持稳定的增速扩张;预测我国2019年及2020年的人口总数分别为140453.6048、141162.1572万人.(本文来源于《赤峰学院学报(自然科学版)》期刊2019年09期）
罗佳沩[3]（2019）在《基于回归模型的全国人口预测研究》一文中研究指出使用数学方法预测人口发展趋势较为简便易行。通过IBM SPSS20. 0软件对2001-2018年、1949-2018年的人口数据进行11种回归方法建模,预测2019-2050年我国人口趋势,并与《联合国人口展望(2017修订本)》的相关总人口预测结果做比较计算预测误差率,发现数学方法预测人口发展存在难以克服的内在缺陷。我国总人口即将见顶,随后进入人口萎缩通道,现有数学方法很难对此做出准确预测,因此,需要对当今的总人口预测研究结果保持审慎态度。(本文来源于《黑龙江科学》期刊2019年18期）
马桂花,王昱斐,朱家明[4]（2019）在《人口老龄化背景下商业健康险需求预测——基于组合预测模型》一文中研究指出在人口老龄化的背景下对商业健康险的需求进行预测,分析影响商业健康险需求的因素,建立灰色预测模型对2018-2027年影响因素的指标值进行预测,根据预测出的指标值建立多元线性回归模型,对2018-2027年商业健康险需求进行预测,研究结果表明:2018-2027年商业健康险保费平均增长幅度为43.4%,未来商业健康险需求不断增加并一直处于较高水平,可以预测我国商业健康险市场潜力较大,并且处于不断上升的阶段。(本文来源于《天津中德应用技术大学学报》期刊2019年04期）
崔吉芳[5]（2019）在《2020—2035年我国人力资源总量增长潜力及各级教育的贡献——基于教育人口预测模型的实证分析》一文中研究指出人力资源是我国经济增长的核心要素之一。基于第六次人口普查数据,参考2015年人口抽样数据,结合教育事业统计数据,采用队列要素法建构教育人口预测模型,对我国2020—2035年人力资源总量的发展趋势进行预测。结果表明,受人口受教育水平提升的拉动,尽管2020—2035年我国劳动年龄人口数呈现负增长,但人力资源总量仍具有良好的增长潜力,且与经济合作与发展组织国家相比具有一定的后发比较优势,到2035年劳动年龄人口平均受教育水平和人力资源总量均有望实现赶超。教育是我国未来人力资源增长的核心动力,高等教育对人力资源增长持续发挥最大贡献,其次是高中阶段教育。未来高等教育贡献中超过60%来自普通高等教育,成人高等学历教育占比相对较低。我国应始终坚持教育优先发展以持续保持学历提升在促进人力资源增长中的比较优势,积极推进各级教育对人口受教育水平提升的贡献作用,同时创新形式发展成人学历教育与培训,为人口受教育水平提升创造新的增长点。(本文来源于《教育研究》期刊2019年08期）
高梅,康宝生,曹黎侠[6]（2019）在《数学模型在西安市人口预测中的应用》一文中研究指出为了合理制定城市的总体规划,保证城市的可持续性发展,通过对1985-2015年西安市人口总量的分析,从西安市的生育和死亡状况出发,运用马尔萨斯人口模型和Logistic模型对西安市未来20年的人口进行预测,并进行模型之间的比较,得出西安市未来20年人口的发展状况,以期对西安市统筹人口发展提供借鉴。预测结果表明:马尔萨斯人口模型、Logistic模型均能满足预测精度要求。对于短期的人口预测而言,马尔萨斯人口模型的相对误差较小,可以获得较好的预测效果;对于长期的人口预测而言,Logistic模型则预测效果较好。(本文来源于《西安工业大学学报》期刊2019年04期）
官银,李新月,朱家明[7]（2019）在《基于ARIMA模型对我国农村人口的预测分析》一文中研究指出一个国家发展的好坏很大一部分取决于农村的发展,而农村的发展离不开人口数量的支撑。针对世界银行公开数据库中公布的1970～2015年中国农村人口数,建立了ARIMA模型对其进行预测。从数据的平稳性检验、模型的识别与定阶、参数估计、模型适应性检验、模型误差分析和模型预测六个方面对模型进行了检验,最终得出ARIMA(1,2,1)模型对我国农村人口的预测最为准确。最后,对我国未来十年的农村人口进行预测,发现呈逐年下降趋势,并提出相应的政策建议。(本文来源于《山东农业工程学院学报》期刊2019年07期）
肖丽雯[8]（2019）在《基于ARIMA模型国内人口受教育年限预测》一文中研究指出本文基于人力资本水平衡量方法测算我国人力水平,采用ARIMA模型得出结论:我国人口受教育平均年数增速缓慢,仅为0.06年/人,并将在2022年到达6年。(本文来源于《劳动保障世界》期刊2019年20期）
杨梦冉[9]（2019）在《基于GM(1,1)模型的上海市人口老龄化趋势预测》一文中研究指出近年来,随着经济发展水平的不断提高,我国的老龄化问题日益突出。上海市是我国的经济金融中心,也是我国第一个进入老龄化的城市。随着生活水平的提高和健康意识的增强,上海市的人均寿命有所延长,老年人口比重显着提高。分析上海市人口老龄化现状,基于GM(1,1)模型进行实证分析,并给出相应的对策建议。(本文来源于《经济研究导刊》期刊2019年18期）
蔡银辉,李淑锦,池嘉莹[10]（2019）在《基于Leslie模型的人口语言分布预测》一文中研究指出本文基于人口发展模型以及Leslie模型分析人口年龄分布和语言发展的关系,提出了语言年龄比例函数,使用阻滞增长模型预测语言传播率,得到了计算语言使用者总量和年龄分布的语言发展模型。选取杭州市统计局统计年鉴数据,使用C++进行编程,预测2020年至2035年的人口语言分布。预测结果表示二孩开放的政策使未来杭州的15-64岁年龄段普通话使用者占比明显提高,并且劳动人口抚养压力减缓,对于杭州的城市发展是有利的。另外,我们发现未来1-15岁人口数量与未开放二孩时相比会出现上升的情况,而杭州未来希望推广国际化教育,这提醒杭州政府要对未来的教育人才储备做出计划。(本文来源于《现代信息科技》期刊2019年10期）
人口预测模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
以我国1949—2017年人口总数为研究对象,利用时间序列方法及不同检验、最优化方法建立ARIMA模型,并用于预测2019年我国人口总数.通过AIC系数比较、白噪声检验,可以认为ARIMA(1,2,1)模型能够较好拟合我国成立至今的人口趋势.结果显示:我国人口数在1949年起不断攀升,并仍将在未来保持稳定的增速扩张;预测我国2019年及2020年的人口总数分别为140453.6048、141162.1572万人.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
人口预测模型论文参考文献
[1].于静,张建成.基于Leslie分组人口模型对河南省城镇老龄人口的预测研究[J].科技创新与应用.2019
[2].赵子铭.基于ARIMA模型的中国人口预测[J].赤峰学院学报(自然科学版).2019
[3].罗佳沩.基于回归模型的全国人口预测研究[J].黑龙江科学.2019
[4].马桂花,王昱斐,朱家明.人口老龄化背景下商业健康险需求预测——基于组合预测模型[J].天津中德应用技术大学学报.2019
[5].崔吉芳.2020—2035年我国人力资源总量增长潜力及各级教育的贡献——基于教育人口预测模型的实证分析[J].教育研究.2019
[6].高梅,康宝生,曹黎侠.数学模型在西安市人口预测中的应用[J].西安工业大学学报.2019
[7].官银,李新月,朱家明.基于ARIMA模型对我国农村人口的预测分析[J].山东农业工程学院学报.2019
[8].肖丽雯.基于ARIMA模型国内人口受教育年限预测[J].劳动保障世界.2019
[9].杨梦冉.基于GM(1,1)模型的上海市人口老龄化趋势预测[J].经济研究导刊.2019
[10].蔡银辉,李淑锦,池嘉莹.基于Leslie模型的人口语言分布预测[J].现代信息科技.2019
标签：河南省城镇人口预测; MATLAB; Leslie分组人口模型; 叁次多项式拟合;